Objekterkennung, Modelle

[engl. object recognition models], [KOG, WA], beschreiben und erklären, wie die Verarbeitung von visueller Information während der Objekterkennung vonstatten geht. Die Spannbreite der Modelle reicht von der abstrakten Beschreibung von Verarbeitungsprinzipien bis hin zu exakten math. Modellen der visuellen Verarbeitung, die mittels eines Computers implementiert werden können (z. B. für Testzwecke von Annahmen). Modelle findet man u. a. in der Ps., den Neurowiss. und der Informatik (z. B. Computervision). Modelle orientieren sich zu unterschiedlichen Graden an den Forschungsergebnissen der Objekterkennung im menschlichen Gehirn.

Ein Hauptproblem der Modelle in der Ps. und den Neurowissenschaften ist zu erklären, wie ein Objekt basierend auf der verfügbaren visuellen Information erkannt wird. Dazu wird meist angenommen, dass während der Objekterkennung physikal. visuelle Reize mit einer mentalen/neuronalen Repräsentation im Gehirn verglichen werden (Repräsentation). Eine zentrale Frage innerhalb der Modelle ist deshalb wie Objekte im menschlichen Gehirn repräsentiert sind. Eine wichtige Diskussion betrifft, ob visuelle Repräsentationen von Objekten im menschlichen Gehirn Objekt-zentriert (object-centered) oder Ansichten-basiert (view-based) sind (Palmeri & Gauthier, 2004). Andere wichtige Fragestellungen der Modelle betreffen die hierarchische Anordnung versch. Repräsentationen für ein und dasselbe Objekt und auf welcher Hierarchieebene die Erkennung eines Objektes zuerst erfolgt (z. B. man erkennt einen Bernhardiner schneller als einen Hund oder als einen Bernhardiner).